可交易水权改革若干问题的思考

从水权制度变迁理论分析入手,认定水权制度的改革不仅是一个简单的资源配置或生产力布局问题,更是涉及制度建设和一个国家管理体制的演化的问题。通过对已建立可交易水权为基础的水权制度改革作进一步探讨,提出了建立“准市场”和“地方政治民主协商”机制、构建合约化的水权交易市场、加快水权市场的布设与推广等相应的建议。     

碎边剪刀盘加工工装设计

我厂与德国西马克公司合作为上海宝山钢铁公司生产的2050剪切线是国家“七五”规划的重点工程。其中碎边剪是该机组的重要设备之一。它的作用是把经过圆盘剪切下的两条带材边部剪切成小碎段,在60～70年代,国内一些钢厂在机组里所使用的多数是冲击式碎边剪。德国西马克公司制造的     

经营城市若干问题的思考

经营城市是在改革中出现的新生事物,也是今后城市建设及运行体制改革的基本思路。它对今后缓解政府在城市建设资金上的困窘,促进城市建设效率的提高,推动政府职能的转变,使城市建设经济步入良性循环,促进城市的可持续发展等方面都具有积极的意义。     

基于RSSI指纹的特高频局部放电定位法

现有的基于UHF的局部放电定位技术主要是基于时延来进行定位,为获得精确的时延需要非常高的采样率,由此带来了昂贵的硬件开销,极大地限制了其推广应用。为此提出了基于接收信号强度(RSSI)指纹的局部放电定位方法,该方法具有RSSI技术的低硬件成本及易实现性的特点,又具有指纹定位法对复杂空间环境很好的适应性。在离线阶段建立RSSI指纹图库包括测量方案、数据处理方法等,在线阶段应用综合粒子群算法和BP神经网络的PSO-BP定位算法对局部放电进行精确定位。在现场测试中使用模拟的局部放电信号对该定位方法进行了测试。试验结果表明,其平均定位误差为0.484 m,88%的定位误差1 m,定位方差也较小,从而验证了该定位方法的精确性和稳定性。     

大数据技术在智能电网中的应用现状及展望

2012年以来,智能电网大数据的研究取得了初步的进展,相关研究人员和企业作出了建设性的尝试。在给出大数据在智能电网中应用的总体框架的基础上,文中列举了大数据技术在配电网和电力设备在线监测中的应用案例,如配电网运行状态诊断、用户用电行为特征分析、输电线路状态评估、基于复杂相关关系识别的输变电设备故障诊断和预测技术、基于大数据和信息融合的输变电设备关键性能动态评估及预测等,总结了大数据关键技术及研究思路,论述了智能电网大数据技术遇到的难题,最后对智能电网的发展作出了理性的展望。     

基于Kinect的机器人控制系统

设计一款可以通过人体动作对机器人进行控制的机器人控制系统。该系统由主机和从机两部分组成,通过Kinect体感传感器采集人体动作信息,在主机中进行图像处理解析出相应的人体动作,然后通过无线传输单元向机器人发送相应的控制指令,控制机器人做出响应,完成相应的一套动作或对人体动作进行实时模仿。制作的机器人样机运行良好,能够根据人体左右手的动作和语音命令,做出正确的响应。     

基于KNN和MSR的局部放电模式识别研究

本文提出了一种基于随机矩阵谱分布理论的局部放电(PD)模式识别新方法。首先,利用特高频传感器接收到的PD时域信号构造高维随机矩阵,根据随机矩阵理论下时间序列模型的经验谱分布理论,以其特征根分布的平均谱半径(MSR)作为PD模式识别的特征量;然后提出了基于K-近邻(KNN)算法的局部放电模式识别方法。理论研究和实验结果表明,该方法具有抗干扰能力强、识别率高的特点。     

基于SVM算法的变压器DGA和故障诊断

油中溶解气体分析(DGA)是评估变压器运行状态和故障诊断的重要指标。现将支持向量机算法(SVM)应用于DGA和故障诊断中,并对比了SVM算法和其他传统算法在故障诊断中的正确率。研究结果表明,传统算法的故障诊断正确率在43%～54%,而优化后的SVM算法正确率为76.77%。超过23%的正确率提升充分证明了SVM算法在故障数据特征识别中的先进性,对变压器运维提供了强力的技术支持。     

基于K-Means的特高频局部放电定位误差校正

基于特高频的局部放电定位技术近年来受到广泛关注,而由于变电站环境复杂,噪声干扰信号较多,导致对同一放电源的定位结果波动性较大,定位不够准确。提出了基于K-Means的测量值去抖算法,通过对多次测量结果进行综合考量来确定最优的测量值,实验结果表明,能够大大降低定位测量结果的抖动性,且提高了定位精度,具有工程可行性。